| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 本文的研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外图像采集与处理方法研究及应用 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要研究的内容及结构 | 第12-13页 |
| 1.4 小结 | 第13-14页 |
| 第2章 实时监控与数据采集系统图像影像技术研究 | 第14-22页 |
| 2.1 数字影像采集设备相关技术 | 第14-16页 |
| 2.1.1 数字相机软件支持 | 第14页 |
| 2.1.2 数字相机的技术指标 | 第14-16页 |
| 2.2 图像采集与处理基础 | 第16-20页 |
| 2.2.1 数字图像采集与处理的特点 | 第17-19页 |
| 2.2.2 图像的颜色空间模型 | 第19-20页 |
| 2.3 图像数据采集 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 实时监控与数据采集系统设计与研究 | 第22-36页 |
| 3.1 系统的总体框架设计 | 第22页 |
| 3.2 系统的硬件设计 | 第22-30页 |
| 3.2.1 基本框架结构 | 第22-23页 |
| 3.2.2 关键部件的选型 | 第23-25页 |
| 3.2.3 数字相机配置方案研究 | 第25-27页 |
| 3.2.4 数字相机配置方案参数确定 | 第27-30页 |
| 3.3 系统的软件设计 | 第30-34页 |
| 3.3.1 C | 第31-32页 |
| 3.3.2 OpenCV技术 | 第32-33页 |
| 3.3.3 EmguCV技术 | 第33-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-36页 |
| 第4章 实时监控与数据采集系统中图像处理方法的研究 | 第36-52页 |
| 4.1 图像采集 | 第36-37页 |
| 4.2 图像清晰度判别方法研究 | 第37-41页 |
| 4.2.1 评价函数研究 | 第38-40页 |
| 4.2.2 评价函数的选择 | 第40-41页 |
| 4.3 图像识物辨别 | 第41-43页 |
| 4.3.1 差影法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 阈值分割法 | 第43页 |
| 4.4 图像配准识别技术 | 第43-50页 |
| 4.4.1 图像预处理 | 第43-45页 |
| 4.4.2 图像配准技术 | 第45-50页 |
| 4.5 小结 | 第50-52页 |
| 第5章 实时监控与数据采集系统中图像处理应用的软件实现 | 第52-64页 |
| 5.1 软件系统平台 | 第52-56页 |
| 5.1.1 软件系统基本框架 | 第52-53页 |
| 5.1.2 图像采集与显示模块 | 第53-54页 |
| 5.1.3 图像处理分析应用模块 | 第54-56页 |
| 5.2 图像清晰度评价算法应用实现 | 第56-59页 |
| 5.2.1 算法实现中相关引用的添加 | 第56页 |
| 5.2.2 主要算法实现 | 第56-58页 |
| 5.2.3 实验结果应用分析 | 第58-59页 |
| 5.3 图像识物辨别算法应用实现 | 第59-61页 |
| 5.3.1 主要算法实现 | 第59-60页 |
| 5.3.2 实验结果和应用分析 | 第60-61页 |
| 5.4 图像配准识别算法应用实现 | 第61-64页 |
| 5.4.1 主要算法实现 | 第61-62页 |
| 5.4.2 实验结果应用分析 | 第62-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |